मशीन लर्निंग इंटरप्रिटेबिलिटी: तकनीक और चुनौतियाँ
समझदारी से तात्पर्य मशीन लर्निंग मॉडल की मनुष्यों द्वारा व्याख्या और समझे जाने की क्षमता से है। इसमें मॉडल की भविष्यवाणियों के पीछे के तर्क को समझाने में सक्षम होना और यह समझना शामिल है कि मॉडल कैसे काम करता है।
10. मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्या में सुधार के लिए कुछ तकनीकें क्या हैं? मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्या में सुधार के लिए कुछ तकनीकों में शामिल हैं: : एक विशिष्ट सुविधा और पूर्वानुमानित परिणाम के बीच संबंध की कल्पना करना। किसी विशिष्ट उदाहरण के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों की व्याख्या।
* मॉडल-अज्ञेयवादी स्पष्टीकरण (मैजिक): मॉडल की भविष्यवाणियों की व्याख्या उत्पन्न करना जो अंतर्निहित मॉडल पर निर्भर नहीं है।
11। मशीन लर्निंग की व्याख्या में कुछ चुनौतियाँ क्या हैं? मशीन लर्निंग की व्याख्या में कुछ चुनौतियाँ शामिल हैं: उच्च-आयामी डेटा के साथ काम करते समय, यह पहचानना मुश्किल हो सकता है कि मॉडल की भविष्यवाणियों के लिए कौन सी विशेषताएं सबसे महत्वपूर्ण हैं। * गैर-रेखीय संबंध: इनपुट सुविधाओं और अनुमानित परिणाम के बीच गैर-रेखीय संबंध यह समझना मुश्किल बना सकते हैं कि कैसे मॉडल अपनी भविष्यवाणियां कर रहा है।
* ओवरफिटिंग: ओवरफिटिंग के परिणामस्वरूप एक ऐसा मॉडल बन सकता है जो बहुत जटिल और व्याख्या करने में कठिन है। मशीन लर्निंग व्याख्यात्मकता के कुछ वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग क्या हैं? : यह समझना कि कैसे एक मशीन लर्निंग मॉडल स्टॉक की कीमतों या क्रेडिट जोखिम की भविष्यवाणी कर रहा है, निवेशकों को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकता है। * आपराधिक न्याय: यह समझना कि एक मशीन लर्निंग मॉडल कैसे पुनरावृत्ति की संभावना की भविष्यवाणी कर रहा है, न्यायाधीशों और कानून प्रवर्तन को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
* मार्केटिंग: यह समझना कि मशीन लर्निंग मॉडल ग्राहक के व्यवहार की भविष्यवाणी कैसे कर रहा है, विपणक को अधिक लक्षित और प्रभावी मार्केटिंग अभियान बनाने में मदद कर सकता है।
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